何恒攀
- 作品数：5 被引量：33H指数：3
- 供职机构：重庆大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划重庆市科技攻关计划国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术交通运输工程更多>>
- 交通流双车跟驰模型与数值仿真被引量：17
- 2008年
- 基于全速度差(FVD)模型,考虑双前车信息的影响,提出了交通流双车跟驰模型.通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件.与FVD模型对比研究表明,改进模型的稳定区域有明显增加.数值模拟结果表明,改进模型通过调节次近邻前车信息,可以避免FVD模型中因为反应系数较小时出现负速度的缺陷.同时也表明次近邻前车对交通流存在不可忽视的影响.
- 彭光含孙棣华何恒攀
- 关键词：交通流
- 基于序列图像的行人流量检测技术研究
- 行人流量检测技术是当前机器视觉领域的研究热点。行人检测技术在交通监控与控制、智能车辆开发、自动乘客计数以及银行、商场、博物馆等场所的监控方面都有广泛的应用需求。行人检测获得的流量信息，是实现以上各场所有效管理的重要数据来...
- 何恒攀
- 关键词：序列图像机器视觉目标跟踪
- 文献传递
- 结合梯度与彩色直方图的人头识别被引量：11
- 2007年
- 提出了结合图像灰度梯度信息和彩色直方图信息的人头识别算法.该算法中:灰度梯度信息可以排除背景图像中的颜色干扰,彩色直方图信息可以适应识别目标的形状变化和背景中的纹理对识别目标的影响.对2种算法的结果进行规一化处理,实现两者的相互补充.最后通过实验证明了该算法的有效性.
- 孙棣华闫川赵敏何恒攀
- 关键词：灰度梯度彩色直方图人头识别
- 基于meanshift算法的图像边缘检测被引量：3
- 2009年
- 提出一种以像素的meanshift偏移向量为重要特征,并考虑像素点相互空间关系的边缘检测算法.首先通过meanshift算法计算出图像中各个像素的meanshift最终偏移向量,然后根据meanshift理论以及该偏移量性质,同时引入meanshift向量的方向和长度进行边缘检测.实验结果表明:该算法能精确定位目标轮廓,同时具有良好的抗图像噪声能力.
- 何恒攀赵敏孙棣华
- 关键词：MEANSHIFT边缘检测CANNY
- 结合均值偏移和多特征的自动人头识别被引量：1
- 2010年
- 为提高固定单目垂直摄像方式下人头目标识别的正确率,提出一种新的头部目标区域获取方法。首先给出基于Mean-shift的人头目标分割算法,由于综合考虑了像素点在空间信息和色彩信息的联系,能够较为完整地分割出人头部目标候选区域。在此基础上,基于运动人头区域的轮廓具有近似圆形以及人头发色具有聚类性2个关键特征,提出并建立了基于发色信息的头部区域评价模型和基于连通域边缘轮廓的头部目标评价模型来实现人头部目标区域的识别。实验结果表明,提出的算法能有效抑制光照的影响和消除与发色分布类似的伪目标,静态图像检测正确率约为89.4%。
- 赵敏孙棣华张路何恒攀
- 关键词：人头识别单目视觉图像分割目标识别
